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Auteur Sujet: [Topic Unique] Le GPU sur Boinc  (Lu 1077894 fois)

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Réponse #5675 le: 28 August 2022 à 11:00
:love:

mais c'est quand même dingue que tu n'aies "pas le droit" de te rattacher à "ta team" sur les autres projets !? le "grand chef" aurait-il des airs de gourou de secte ? :D

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Réponse #5676 le: 28 August 2022 à 12:47
:love:

mais c'est quand même dingue que tu n'aies "pas le droit" de te rattacher à "ta team" sur les autres projets !? le "grand chef" aurait-il des airs de gourou de secte ? :D

Les membres sont triés sur le volet et ceux qui font semblant d'être actifs trop longtemps n'ont pas masse d'avenir chez nous
Il y en a beaucoup qui sont arrivés en voyant de la lumière, et qui n'ont pas joué le jeu

C'est comme les Anglais avec la gelée à la menthe, seuls ceux qui ont le calcul distribué dans le sang peuvent y survivre  :D


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Réponse #5677 le: 29 August 2022 à 16:47
Pour en revenir au sujet initial, la fonction Intel AMT intégrée à toutes mes machines serait la solution idéale, il faut que je me renseigne plus en profondeur

Et concernant Collatz Conjecture, savez-vous si le projet va revenir un jour?

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Réponse #5678 le: 29 August 2022 à 17:08
Et concernant Collatz Conjecture, savez-vous si le projet va revenir un jour?

Normalement oui. Si je me souviens bien, l'administrateur du projet hébergeait le serveur chez lui. Vu qu'il a déménagé, il attend d'avoir une situation stable pour tout relancer.

Kali.





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Réponse #5679 le: 29 August 2022 à 17:14
Et concernant Collatz Conjecture, savez-vous si le projet va revenir un jour?

Normalement oui. Si je me souviens bien, l'administrateur du projet hébergeait le serveur chez lui. Vu qu'il a déménagé, il attend d'avoir une situation stable pour tout relancer.

Kali.

Merci

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Réponse #5680 le: 30 August 2022 à 00:31
Tiens, Christrian, rien à voir... Vu que tu sembles particulièrement concentré sur WCG, je te propose de jeter un oeil à mon outil (yes : autopromo !) :

Il te permet de voir ce que tu peux espérer comme "crédits temps" des calculs en cours sur WCG, en prenant en compte la capacité de chacune de tes machines :
Mate là : https://guillaumejamet.fr/petits_outils/boinc_wcg_stats.php

Si t'as des questions, je suis là :)



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Réponse #5681 le: 30 August 2022 à 09:47
Tiens, Christrian, rien à voir... Vu que tu sembles particulièrement concentré sur WCG, je te propose de jeter un oeil à mon outil (yes : autopromo !) :

Il te permet de voir ce que tu peux espérer comme "crédits temps" des calculs en cours sur WCG, en prenant en compte la capacité de chacune de tes machines :
Mate là : https://guillaumejamet.fr/petits_outils/boinc_wcg_stats.php

Si t'as des questions, je suis là :)

Avec beaucoup d'exemplaires du même CPU je pouvais grossièrement deviner à quoi m'en tenir
Outil plutôt intéressant, qui me sera très utile pour déterminer ce que mes GPU n'ayant pas encore connu des OPNG auront sous le pied, quand WCG remarchera pleinement

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Réponse #5682 le: 10 September 2022 à 21:27
Petit délire du jour, assez efficient suivant les projets
 
b9cf4654-a2da-4152-8616-6e4319e5d522.jpg
 
Z4405GPU.PNG

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Réponse #5683 le: 10 September 2022 à 23:42
Amusant. Dans le gestionnaire de tâches sous windows tu dois cliquer droit que les cartes graphiques pour choisir "je sais plus quoi d'autre" qui te montre vraiment le calcul en train d'être réalisé, par défaut il montre je sais plus quelle option qui ne correspond pas au calcul réel et t'as l'impression que les cartes ne font rien (comme c'est le cas ici).

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Réponse #5684 le: 10 September 2022 à 23:43
52 Mb/s en réception ! T'as résolu ton souci d'ADSL rural on dirait ! :D



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Réponse #5685 le: 10 September 2022 à 23:45
A mon avis il s'est mis au satellite :)

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Réponse #5687 le: 11 September 2022 à 07:40
"Sur WCG depuis 2009, je me suis ouvert aux autres projets en 2022

Des Xeon v4 avant tout, je me penche sur les GPU depuis peu"

Il faut essayer milkyway ou folding (cpu et gpu pour les deux).

https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/gpu_list.php

https://foldingathome.org/alternative-downloads/?lng=fr

 :hello:

Je passe de temps en temps sur Milkyway (oui, il fallait se chauffer pendant la migration WCG) et cela reste des options moins agressives qu'Einstein par exemple
Après, je juge "moins utile" leur recherche

Le net est toujours en mousse, c'est la box 4G qui était "active à ce moment"
Pour les cartes semblant se tourner les pouces dans le gestio, il faut basculer de courbe soit sur l'affichage en Compute_0 si elles datent, soit choisir Cuda pour avoir la vraie info (l'info moyenne est parfaitement remontée sur les OPNG)
 
Z4405OPNGPU.PNG
« Modifié: 11 September 2022 à 07:50 par [CSF] Christian Carquillat »

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Réponse #5689 le: 12 September 2022 à 01:03
Einstein emballement des ventilos à cause de la chaleur.
Folding gpu à 93°.
Ce ne sont que quelques degrés... :)

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Réponse #5690 le: 12 September 2022 à 01:10
Si t'es sous Windows, tu peux installer MSI Afterburner et limiter la puissance ou la température du GPU...



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Réponse #5691 le: 13 September 2022 à 08:52
Je suis en train de faire une "liste" des contraintes de chaque projet GPU et je reste surpris des variations de TDP, crédits, fiabilité des serveurs, taux de validation, etc... déjà rien que dans une même génération
Du moins en gros, parce que c'est vraiment hallucinant de comparer une 1050 Ti et une 1070 et d'y relever une absence totale de logique en fonction des projets et des mesures
J'avais commencé quelques prises de notes cérébrales en début d'année, puis en ajoutant des projets et sachant déjà que je m'y perds sur un tableur, j'essaie d'approfondir le recensement sur ce qui va me servir

En ce qui concerne Amicable Numbers, il faut retenir que chaque WU occupe 8Go de la RAM, et je ne parle pas de la VRAM
Hors de question chez moi de le relancer sur du Pascal et plus ancien, tout comme Collatz Conjecture et Einstein (conso costaud et rapport de deux sur le temps de travail moyen entre chaque gen)

GPUGRID est une plaie, il est capricieux sur un tas de cartes custom, et même les bonnes cartes font trop de déchets pour des heures de "taf" (car en plus les Python chatouillent à peine le GPU tout en explosant tous les cores à la fois et par intermittence aussi)
Un petit screen d'une WU GPUGRID Python sans rien d'autre à côté, ni même une activité processeur quelconque

J'insiste sur le fait que c'est la seule WU qui tourne sans quoi que ce soit à côté et elle seule pulvérise tous les cores, vous avez dit "GPU"GRID?

 
GPUGRID_Python.png


Pour ce qui va vite, sans trop consommer et qui va globalement bien peu importe le modèle de GPU, Milkyway reste en tête
NumberFields est exploitable mais reste encore un mystère, je consomme moins avec une 1650S qu'une A2000, mais comme la plus récente bosse moins longtemps, les calculs d'efficience sont différents de ce que l'on pouvait espérer

MSI Afterburner et GPU-Z sont très utiles pour surveiller les irrégularités de charge, mais dans certains cas le Power Limit est trop ou pas assez impactant

J'ai arrêté mes combines de vieilles Quadro, Windows Update m'a mis le foutoir dans les pilotes, puis BOINC ne voulait plus faire bosser telle ou telle carte au bout d'un moment, sans plantage particulier
C'était autant pour la curiosité que pour la gloire, instructif mais moins bien que ce que j'avais à côté, alors je ne dis pas que c'est moisi car les K2200 n'ont jamais dépassé 30W avec des calculs de moins d'une heure, mais la cohabitation de générations est à éviter sous Windows 10 (ou faire sauter des services, mais pas envie sur une clean install)


La problématique de Rosetta a été contournée très récemment pour ma part, il faut que BOINC ait au moins 100Go de disponible pour lancer ce projet pour éviter que les erreurs avec VirtualBox s'accumulent, etc etc

J'ai vu qu'il y avait un sujet ici et si besoin, je peux fournir des éléments afin de le compléter
« Modifié: 13 September 2022 à 12:14 par [CSF] Christian Carquillat »

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Réponse #5692 le: 13 September 2022 à 11:05
Je pense qu'il faut prendre des gants avec les statistiques GPU, car si tout le monde ne dédie pas correctement un nombre coeur nécessaire pour nourrir le GPU, les performances peuvent varier pour un même GPU.
Sans compter le fait que certains projets qui tournent en parallèle d'autres peuvent générer des écarts dans les performances aussi :/


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Réponse #5693 le: 13 September 2022 à 12:00
Je pense qu'il faut prendre des gants avec les statistiques GPU, car si tout le monde ne dédie pas correctement un nombre coeur nécessaire pour nourrir le GPU, les performances peuvent varier pour un même GPU.
Sans compter le fait que certains projets qui tournent en parallèle d'autres peuvent générer des écarts dans les performances aussi :/
On est d'accord qu'il faut contribuer sans chercher absolument les gains à tous les niveaux, et ce qui me fout en rogne, c'est de voir du Python fait pour 1 GPU qui ne l'exploite même pas et qui ferait ramer tout ce qu'il y a à côté, en ralentissant l'ensemble sans exploiter la moindre optimisation CUDA, pour un projet taillé GPU c'est super bête

Par contre, si en plus le projet valide peu de WU, qu'elles plantent, que le thermal throttling est excessif ou que le temps de contribution est anormalement élevé sans garantie de rendement, il y a des alternatives à parfois remettre en question, tout en écartant les comportements similaires pour ma part. Je n'ai rien contre quelques beta de temps en temps, si j'ai la possibilité en contrepartie de doser avec ce qui tient la route

Il arrive aussi un stade ou financièrement parlant, même la plus entrée de gamme des cartes modernes peut enterrer un ancien haut de gamme, reste à savoir ce que l'on souhaite prioriser sur de petits budgets
Tant qu'on touche un peu trop à tout il est difficile de réduire la conso globale de plusieurs machines avec des GPU de toutes sortes et les mesures d'un instant T

Sans évoquer la parallélisation pour lisser l'activité de la puce graphique, parce qu'un même projet peut envoyer des WU creuses et pleines à la fois

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Réponse #5694 le: 13 September 2022 à 13:27
C'est certain que ça pourrait être optimisé. Après, CUDA ne semble pas à la portée de tous (avoir du temps / compétence pour le faire). Pour les projets qui tournent dans un garage, évidemment on peut comprendre que les moyens peuvent manquer !


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Réponse #5695 le: 13 September 2022 à 14:16
Faut se mettre du point de vue du mainteneur aussi (le projet boinc) : le GPGPU a commencé à se populariser parce que les fabricants de cartes graphiques ont proposé une interface et un langage public pour pouvoir le programmer (cuda / le machin de ati) mais ça restait "orienté matériel", et déjà c'était pas gagné, et pour vraiment ouvrir le truc il a fallu quelque chose de générique = OpenCL (qui si j'ai bien compris n'est pas "autant détaché du matos que ça", et y'a ptet des concurrents à OpenCL, je suis pas spécialiste), pas simple non plus à mettre en oeuvre (mais c'est uniquement quand les projets ont réussi à produire des applis GPU OpenCL que les macs ont pu commencer à cruncher sur GPU), sauf que le générique ben c'est l'inverse de l'optimisé.

Ex pour les CPU : l'assembleur qui est le "mieux du mieux" en terme de perf et d'optimisation, mais qui ne marche que sur un seul type de processeur (je résume, je suis encore plus loin d'être un spécialiste :) ) vs le langage de haut niveau qui marche "partout" mais génère (à la compilation) des tonnes de merdes intermédiaires anti-performantes quand il s'agit de le faire tourner sur *son* CPU.

Et boinc généralement c'est "petite équipe / petits moyens" alors réussir à (déjà) faire tourner une appli GPU sur "suffisamment de configs" est une gageure, alors si on se à parler optimisation et "rendement énergétique"......

Où je veux en venir ? ben le mieux c'est avoir un ordi et un GPU et basta :D

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Réponse #5696 le: 13 September 2022 à 15:16
Si le crunch sur carte vidéo a été lancé, c'est pour grandement accélérer les opérations, donc c'est chelou quand un des projets précurseurs en la matière désigne une tâche GPU qui va aussi vite sur une RTX4090 que sur une TNT2, parce qu'elle délègue au processeur

Je ne suis pas développeur, ni codeur, mais cette équipe a de l'expérience (souvenir de short runs sur une GTX 460) donc rien n'est nouveau pour eux, c'est certainement la diversification qui joue
Je m'étais déjà penché sur les Python beta et elles se comportaient bien mieux, mais pour faire un essai j'ai installé Python et le comportement des WU n'avait plus rien à voir non plus

C'est comme le concept du vélo électrique, ça m'échappe. Soit tu te fais assister intégralement, soit tu pédales, pas un mix en mousse de carton pour suivre une mode

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Réponse #5697 le: 13 September 2022 à 17:58
Les usages du carton mousse sont infinis :D

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Réponse #5698 le: 16 September 2022 à 10:55
En parlant de mousse et d'usage, le froid commence à pénétrer dans pas mal de foyers et j'ai déterminé quels GPU viendront en renfort, ceux qui font semblants d'être utiles, etc...

Cependant, vu que je priorise WCG et que je ne désire pas forcément éteindre des machines en journée, est-il possible de planifier l'activité GPU sur une plage quotidienne?

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Réponse #5699 le: 16 September 2022 à 10:58
Tu vas me dire que c'est pas souhaitable, mais il me semble que seule une règle dans Boinctasks peut te faire ça.
J'ai déjà testé pour respecter les "heures creuses" d'EDF et ça marche :)